CN112562625B - 主动降噪滤波器设计方法、降噪方法、系统及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本申请适用于主动降噪技术领域，提供了一种主动降噪滤波器设计方法、主动降噪方法、系统及电子设备。该主动降噪滤波器设计方法应用于主动降噪系统，主动降噪滤波器设计方法包括：采集所述主动降噪系统的声路建模数据；根据所述声路建模数据，获得所述主动降噪系统的前馈FIR滤波器参数；根据所述前馈FIR滤波器参数，采用IIR滤波器逼近所述前馈FIR滤波器，获得IIR滤波器参数。本申请实施例通过采用IIR滤波器逼近前馈FIR滤波器，获得IIR滤波器参数，获得的滤波器运算复杂度低、易于实现。
Description
技术领域
本申请属于主动降噪技术领域，尤其涉及一种主动降噪滤波器设计方法、主动降噪方法、系统及电子设备。
背景技术
噪声是发声体做无规则震动时产生的声音。噪声不仅干扰人们日常的工作生活，严重时甚至会损伤听力影响身体健康。
有源噪声控制是一种通过引入可控次级声源来抑制噪声的方法，这种方法也称为主动噪声控制(Active noise control，ANC)。
一方面，由于外界声源与环境具有时变性，ANC系统必须不断调整滤波器系数实现误差信号的最小化才能达到良好的降噪效果，但由于需要不断更新和迭代系数对数字信号处理(Digital Signal Processing，DSP)硬件平台要求较高。另一方面，有限脉冲响应(Finite Impulse Response，FIR)滤波器对于系统计算能力要求较高，由此带来的运算时延会影响主动降噪系统的性能，因此需要一种滤波器设计方法，采用该方法设计的滤波器既可以满足运算复杂度低、易于实现的要求。
发明内容
本申请实施例提供了一种主动降噪滤波器设计方法、主动降噪方法、系统及电子设备，采用IIR滤波器逼近前馈FIR滤波器，获得IIR滤波器参数，获得的滤波器运算复杂度低、易于实现。
第一方面，本申请实施例提供了一种主动降噪滤波器设计方法，应用于主动降噪系统，所述主动降噪滤波器设计方法包括：
采集所述主动降噪系统的声路建模数据；
根据所述声路建模数据，获得所述主动降噪系统的前馈FIR滤波器参数；
根据所述前馈FIR滤波器参数，采用IIR滤波器逼近所述前馈FIR滤波器，获得IIR滤波器参数
应理解，本申请实施例通过采用IIR滤波器逼近前馈FIR滤波器，获得IIR滤波器参数，获得的滤波器运算复杂度低、易于实现。
第二方面，本申请实施例提供了一种主动降噪方法，包括：
应用于主动降噪系统，所述主动降噪系统包括：参考麦克风、内部扬声器、和主动降噪滤波器；
所述主动降噪滤波器通过所述参考麦克风接收外部噪声信号后，对所述外部噪声信号进行滤波，并将滤波后的信号进行相位反转，获得噪声抵消信号；
通过所述内部扬声器播放所述噪声抵消信号；
所述主动降噪滤波器为采用上述第一方面所述主动降噪滤波器设计方法设计的固定参数滤波器。
第三方面，本申请实施例提供了一种主动降噪系统，包括：
参考麦克风、内部扬声器、和主动降噪滤波器；所述主动降噪滤波器为采用上述第一方面所述主动降噪滤波器设计方法设计的固定参数滤波器。
第四方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：上述第三方面所述的主动降噪系统。
第五方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，包括：所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第二方面所述的方法步骤。
第六方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行上述第二方面所述的方法步骤。
可以理解的是，上述第二方面至第六方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请一实施例提供的主动降噪系统示意图；
图2是本申请一实施例提供的次级路径辨示意图
图3是本申请一实施例提供的初级路径辨识示意图
图4是本申请一实施例提供的一种主动降噪滤波器设计方法的流程示意图；
图5是本申请一实施例提供的一种主动降噪方法流程示意图；
图6是本申请一实施例提供的FIR滤波器理论仿真降噪效果；
图7是本申请一实施例提供的IIR滤波器理论仿真降噪效果；
图8是本申请一实施例提供的主动降噪滤波器实测降噪效果；
图9是本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
噪声是发声体做无规则震动时产生的声音。由于工业化进程的飞速发展，人类创造出大量机械设备，给社会带来了繁荣和进步，但各类设备的频繁使用也带来噪声污染日趋严重的问题。其中噪声污染的具体来源包括交通噪声(机动车辆、火车、飞机等产生的噪声)、工业噪声(工厂中各类设备产生的噪声)和建筑噪声(建筑机械产生的噪声)等。这些噪声不仅干扰人们日常的工作生活，严重时甚至会损伤听力影响身体健康。
目前常用的噪声控制方法主要分为两类：无源噪声控制和有源噪声控制。无源噪声控制又称被动噪声控制，主要通过声学材料或者结构实现对声波的吸收或控制。这种噪声控制技术对高频噪声的消除有着良好效果，但是由于低频噪声波长较长、穿透力强，被动噪声控制的方法在低频段内降噪增益有限。与无源噪声控制相比，有源噪声控制是一种通过引入可控次级声源来抑制噪声的方法。引入可控次级声源是指生成与原始噪声幅度相等相位相反的噪声，实现噪声的抵消。因此这种方法也称为主动噪声控制(Active noisecontrol，ANC)。主动噪声控制用于效消除低频噪声，与被动噪声控制相结合可在较宽频带范围内可达到良好降噪效果。
一方面，由于外界声源与环境具有时变性，ANC系统必须不断调整滤波器系数实现误差信号的最小化才能达到良好的降噪效果，但由于需要不断更新和迭代系数对数字信号处理(Digital Signal Processing，DSP)硬件平台要求较高。另一方面，有限脉冲响应(Finite Impulse Response，FIR)滤波器对于系统计算能力要求较高，由此带来的运算时延会影响主动降噪系统的性能，因此需要一种滤波器设计方法，采用该方法设计的滤波器既可以满足运算复杂度低、易于实现的要求。
针对以上问题本申请提出一种用于主动降噪系统的主动降噪滤波器设计方法，应用于主动降噪系统，该主动降噪系统系统主要组成部分包含参考麦克风、内部扬声器和误差麦克风。通过采集数据实现对次级路径(内置扬声器到误差麦克风的信道)的维纳估计，利用次级路径求解前馈FIR滤波器系数，最后采用无限脉冲响应(Infinite ImpulseResponse，IIR)拟合前馈FIR滤波器，获得前馈IIR滤波器，将该IIR滤波器作为主动降噪滤波器。本申请提供的主动降噪滤波器算法具有运算复杂度低、易于实现等优点。本申请既可用于耳机，也可用于智能家居车载系统等需要实现主动噪声控制的系统。
在说明本申请实施例提供的主动降噪滤波器设计方法之前，为方便对本申请实施例的理解，下面结合图1至图3对本申请实施例提供的主动降噪滤波器设计方法的原理以及本申请实施例中涉及的相关概念进行说明。
图1示出的是本申请实施例提供的一种主动降噪系统100的示意图。该主动降噪系统也可以称为前馈主动噪声控制系统。
如图1所示主动降噪系统100包括：参考麦克风101、内部扬声器102、误差麦克风103、和主动降噪滤波器104。
主动降噪滤波器104通过所述参考麦克风101接收外部噪声信号后，对所述外部噪声信号进行滤波，并将滤波后的信号进行相位反转，获得噪声抵消信号；通过所述内部扬声器102播放所述噪声抵消信号；从达到现降低外部噪声的目的。所述主动降噪滤波器104可以为固定参数滤波器。该主动降噪滤波器可以为专用滤波器硬件实体，也可以为采用通用处理器或数字信号处理器运行计算机程序实现的滤波器。
在Z变换域上，假设从参考麦克风到达误差麦克风的信道是初级路径，初级路径表示为P(z)，误差麦克风接收到的空间噪声用D(z)表示，因此有
D(z)＝P(z)X(z)； (1)
其中，X(z)为参考麦克风接收的信号。前馈主动噪声控制通过内部扬声器播放与空间噪声D(z)反向的信号进行抵消，得到误差信号E(z)，即，
E(z)＝D(z)-Y′(z)； (2)
其中，Y′(z)为次级路径S(z)的输入信号Y(z)通过次级路径到达误差麦克风的信号。
Y′(z)＝S(z)Y(z)； (3)
Y(z)为次级路径输入信号，在主动降噪系统工作时Y(z)由参考麦克风的接收信号得到，在设计前馈滤波器时，Y(z)由内部扬声器产生。
Y(z)＝W(z)X(z)； (4)
这里W(z)为估计的前馈滤波器。我们期望通过算法尽量抑制到达参考麦克风的空间噪声。
P(z)X(z)＝S(z)W(z)X(z)； (5)
所以理想的前馈滤波器为
对于固定滤波器参数的主动噪声控制，在本申请实施例中，首先辨识次级路径。在时域，参考麦克风接收信号x(n)、误差麦克风接收的次级路径的输出信号y′(n)和扬声器输出的次级路径输入信号y(n)的信号模型分别表示为，
x(n)＝[x(n)x(n-1)…x(n-L+1)]T；
y′(n)＝[y′(n)y′(n-1)…y′(n-L+1)]T；
y(n)＝[y(n)y(n-1)…y(n-L+1)]T；
次级路径s和初级路径p分别表示为，
s＝[s0s1…sL-1]T；
p＝[p0p1…pL-1]T；
滤波器w在时域表示形式为
w＝[w0w1…wL-1]T；
其中L表示滤波器长度，在一些实施例中L＝1024。
其中，初级路径(Primary path)又称为主路径、主信道、初级通道。次级路径(Secondary path)又称为次级信道、次级通道。
图2示出的是次级路径辨示意图。如图2所示，可以采用估计的线性滤波器
来逼近次级路径S(z)。误差麦克风接收的次级路径输出信号y′(n)可以表示为：
y′(n)＝sTy(n)； (7)
令
为
的时域表示，则：
本申请实施例中，通过维纳估计得到次级路径估计
其中，
Ryy＝E[y(n)yT(n)]； (9)
ryy′＝E[y(n)y′(n)]； (10)
图3示出的是初级路径辨识示意图。参考图3，在得到次级路径估计
后，接下来根据以上得到的
求解滤波器w。图3中的e(n)为误差信号E(z)的时域表示。
参考图3，空间噪声D(z)的Z变换域表示为：
D(z)＝W(z)X′(z)； (11)
Z变换域的外部噪声估计X′(z)可以表示为：
X′(z)＝S(z)X(z)； (12)
所以对参考麦克风接收到外部噪声信号x(n)进行滤波，得到外部噪声估计x′(n)：
x′(n)的向量表示为：x′(n)＝[x′(n)x′(n-1)…x′(n-L+1)]T。
参考图3，可以得到空间噪声d(n)，
d(n)＝wTx′(n)； (14)
由此，可以计算得出前馈FIR滤波器w，
w＝Rx′x′ -1rx′d； (15)
其中，
Rx′x′＝E[x′(n)x′T(n)]； (16)
rx′d＝E[x′(n)d(n)]； (17)
本申请实施例中的E[]表示求取数学期望。
以上滤波器的设计方法获得的是前馈FIR滤波器。FIR降噪滤波器应用在便携电子设备，例如主动降噪耳机，计算量较大，因此本申请实施例提供了在FIR降噪滤波器的基础上进行无限脉冲响应(Infinite Impulse Response，IIR)滤波器的设计的方法。这种间接设计的方法解决了直接设计IIR降噪滤波器时的稳定性等问题，且模型参数可调，调试设计效率更高。
具体来说，是先获得FIR滤波器的频率响应数据，设定IIR滤波器的零极点个数，并建立其频率响应函数，通过频率响应拟合对未知参数进行求解，进一步，对求解后的滤波器参数做稳定性限制，并进行基于高斯牛顿迭代法的优化，得到最终的IIR降噪滤波器参数，以下进行详细阐述。
若待逼近的M阶前馈FIR滤波器抽头系数为wopt＝[w0 w1 ... wM-1]，对wopt＝[w0 w1... wM-1]进行傅里叶变换，获得其特定频率范围内的N个离散频率响应数据Wopt(jω)，ω＝ω0,ω1,ω2,…,ωN-1。设一零点个数为m，极点个数为n的IIR滤波器的频率响应函数G(jω)为，
其中，其中A0,A1,…,Am和B0,B1,…,Bn为待求滤波器参数为待求滤波器参数。
定义代价函数E为
其中N为标准样本数，代价函数简单理解就是预测值和实际值之间的差距，对于多个样本来说，就是差距之和。代价函数值越小，表示模型拟合的越好。这里的N就是标准样本数。
所求未知参数要使代价函数最小，因此求解代价函数关于未知A0,A1,…,Am和B0,B1,…,Bn的微分方程组：
得到IIR滤波器的初步参数AR0,AR1,…,ARm和BR0,BR1,…,BRn。
初步求解的IIR滤波器参数有较好的频率响应逼近特性，但是不能保证滤波器的稳定性，在一些实施例中加入稳定性限制，将单位圆外的极点映射至单位圆内，以提高稳定性。
稳定性限制的方法包括对滤波器参数BR0,BR1,…,BRn进行极点映射处理，获得调整过的分母多项式系数B′R0,B′R1,…,B′Rn。具体的，极点映射处理的过程包括，通过求解BR0,BR1,…,BRn组成的分母多项式的根分析该滤波器的极点分布，若某个根a+jb出现|a+jb|>1的情况，则将这个根映射为
将该极点调整至单位圆内，由调整过的根生成新的分母多项式系数B′R0,B′R1,…,B′Rn，得到新的IIR滤波器频率响应函G′(jω)，
由于在G(jω)的基础上做了稳定性限制，G′(jω)对于Wopt(jω)的频率逼近特性会下降，需要用优化方法进行参数优化。本申请一些实施例采用高斯-牛顿迭代法，已知N个离散频率响应参数Wopt(jω),ω＝ω0,ω1,ω2,…,ωN-1，以
为函数模型，将G′(jω)的参数作为初始解，即：
进行多次迭代，每次迭代时根据高斯牛顿法原理计算出迭代增量ΔC＝[ΔC0,ΔC1,...,ΔCm]和ΔD＝[ΔD0,ΔD1,...,ΔDn]更新参数，最终使参数满足误差平方和ε最小，获得最终的最优IIR滤波器参数，其中，
需要注意的是优化过程中仍需要考虑滤波器的稳定性限制，所以每次迭代时参数的更新方式不是与迭代增量的简单相加。
具体做法如下，设第k次迭代中的增量为ΔC(k)和ΔD(k)，当前误差平方和为
需要确定一个乘积因子v(0<v<1)的值，对当前参数C(k)和D(k)进行修正，
C(k+1)＝C(k)+v·ΔC(k)，
D(k+1)＝D(k)+v·ΔD(k)。
再对分母多项式系数D(k+1)做前述的极点映射，使其稳定，且极点映射后的误差平方和ε(k)'要小于ε(k)，乘积因子v的值可以参考数值优化的各种改进的牛顿法中步长(尺度因子)的确定方式。示例性的，可以通过循环搜索进行确定。循环搜索方法包括以下步骤：预设一个固定值，①再设两个变量I、J，排序的时候按I＝0，J＝N-1。②以第一个数组元素做为关键数据，赋值给v。③然后从J开始向前搜索，即由后开始向前搜索(J＝J-1)找到第一个小于v的值A[J],并与A[I]交换。④从I开始向后搜索，即由开始向后搜索(I＝I+1)，找到第一个大于v的值，与A[J]交换。⑤重复③、④、⑤步，直到I＝J，循环结束。以此方法来搜索最佳值。
图4是本申请实施例提供的一种主动降噪滤波器设计方法。如图4所示，基于以上的理论推导过程，本申请实施例提供的主动降噪滤波器设计方法，包括步骤SA、SB和SC，各个步骤的具体实现原理如下：
步骤SA，采集所述主动降噪系统的声路建模数据。
步骤SB，根据所述声路建模数据，获得所述主动降噪系统的前馈FIR滤波器参数。
步骤SA和步骤SB，采集所述主动降噪系统的声路建模数据，根据所述声路建模数据，获得所述主动降噪系统的前馈FIR滤波器参数，包括：
采用所述内部扬声器播放带限白噪声，获取所述内部扬声器发送的第一次级路径输入信号ys(n)、和所述误差麦克风接收到的第一次级路径输出信号y′s(n)；根据所述第一次级路径输入信号ys(n)、和所述第一次级路径输出信号y′s(n)，对所述次级路径进行维纳估计，获得次级路径估计s′(n)，本申请一些实施例中的带限白噪声可以为1至5kHZ的带限白噪声。
所述主动降噪系统接收外部扬声器播放的带限白噪声，获取所述参考麦克风接收到的外部噪声信号x(n)、和所述误差麦克风接收到的第二次级路径输出信号y′p(n)；根据所述次级路径估计s′(n)、所述外部噪声信号x(n)、和所述第二次级路径输入信号y′p(n)，获得前馈FIR滤波器参数wopt。
可选的，本申请实施例提供的一种实施方式中，采用所述内部扬声器播放带限白噪声，获取第一次级路径输入信号ys(n)、和第一次级路径输出信号y′s(n)；根据所述第一次级路径输入信号ys(n)、和所述第一次级路径输出信号y′s(n)，对所述次级路径进行维纳估计，获得次级路径估计s′(n)，包括步骤S11至步骤S14：
步骤S11，通过所述内部扬声器播放带限白噪声，测得所述内部扬声器产生的第一次级路径输入信号ys(n)、和所述误差麦克风接收到的第一次级路径输出信号y′s(n)；
步骤S12，采用Ryy＝E[y(n)yT(n)]获得所述第一次级路径输入信号ys(n)的自相关矩阵Ryy；其中E[]表示求取数学期望；
步骤S13，采用ryy′＝E[y(n)y′(n)]获得所述第一次级路径输入信号ys(n)和所述第一次级路径输出信号y′s(n)的互相关向量ryy′；
步骤S14，采用
获得所述次级路径估计s′(n)。
可选的，将步骤S11至步骤S14重复K次，获得K个次级路径估计s′(n)；其中K为大于或等于2的整数；
去除错误的次级路径估计后，将剩余的次级路径的估计取均值，作为次级路径估计s′(n)。
可选的，本申请实施例提供的一种实施方式中，采用外部扬声器播放带限白噪声，获取外部噪声信号x(n)、和第二次级路径输出信号y′p(n)；根据所述次级路径估计s′(n)、所述外部噪声信号x(n)、和所述第二次级路径输入信号y′p(n)，获得所述前馈FIR滤波器参数wopt，包括步骤S21至步骤S26：
步骤S21，所述主动降噪系统接收外部扬声器播放的带限白噪声，；测得所述参考麦克风的接收到的外部噪声信号x(n)，和所述误差麦克风接收到的第二次级路径输出信号y′p(n)；
步骤S22，根据外部噪声信号x(n)和次级路径估计s′(n)，采用x′(n)＝s′(n)Tx(n)得到所述误差麦克风接收到的空间噪声x′(n)；
步骤S23，令空间噪声d(n)＝y′p(n)；
步骤S24，采用Rx′x′＝E[x′(n)x′T(n)]获得所述外部噪声估计x′(n)的自相关矩阵Rx′x′；
步骤S25，采用rx′d＝E[x′(n)d(n)]获得所述外部噪声估计x′(n)和所述空间噪声d(n)的互相关向量rx′d；
步骤S26，采用wopt＝Rx′x′ -1rx′d，获得所述前馈FIR滤波器参数wopt。
可选的，针对所述外部扬声器的N个摆放位置中的每个摆放位置，和每个所述外部扬声器的摆放位置对应的M个类型的次级路径，将步骤S21至步骤S26重复M×N次，获得的M×N个滤波器参数；其中M和N为大于或等于2的整数；在一些实施例中，外部扬声器的外部摆放位置包括相对于主动降噪系统的距离和朝向。
去除M×N个第一滤波器参数中的错误数据后，将剩余的滤波器参数取均值，获得前馈噪声控制滤波器参数。本申请实施例中所称错误数据可以为明显偏离其他数据的数据，可以通过设置方差阈值，将方差明显大于方差阈值的数据看做错误数据。通过多组测试数据求平均以提高鲁棒性，并且对不同位置噪声和不同佩戴人员均有良好降噪效果
可选的，在以上各个实施例的基础上，所述带限白噪声为0至2kHz的带限白噪声。
步骤SC，根据所述前馈FIR滤波器参数，采用IIR滤波器逼近所述前馈滤波器，获得IIR滤波器参数。
在一些实施例中，根据所述前馈FIR滤波器参数，采用IIR滤波器逼近所述前馈滤波器，获得IIR滤波器参数，包括：
对所述前馈FIR滤波器参数wopt进行傅里叶变换，获得预设频率范围内的N个离散频率响应参数Wopt(jω),ω＝ω0,ω1,ω2,…,ωN-1；
设置所述IIR滤波器的频率响应函数G(jω)的零点个数为m和极点个数为n；m大于或等于1，n大于或等于1；
其中A0,A1,…,Am和B0,B1,…,Bn为待求滤波器参数；
定义代价函数E为
求解代价函数E关于IIR滤波器参数A0,A1,…,Am和B0,B1,…,Bn的微分方程组
得到IIR滤波器的初步参数AR0,AR1,…,ARm和BR0,BR1,…,BRn；
对所述初步参数的分母多项式系数BR0,BR1,…,BRn进行极点映射处理，获得调整过的分母多项式系数B′R(ω)＝B′R0,B′R1,…,B′Rn，得到调整过的IIR滤波器频率响应函数
以
为函数模型，以G′(jω)的参数作为初始解，以Wopt(jω)作为拟合数据点，采用高斯-牛顿迭代法对H(jω)参数进行更新迭代；
每次迭代时，根据高斯牛顿法计算出的迭代增量ΔC＝[ΔC0,ΔC1,...,ΔCm]和ΔD＝[ΔD0,ΔD1,...,ΔDn]更新H(jω)参数，直到H(jω)参数满足误差平方和
最小时，获得最优IIR滤波器参数。
每次迭代时根据高斯牛顿法计算出迭代增量ΔC＝[ΔC0,ΔC1,...,ΔCm]和ΔD＝[ΔD0,ΔD1,...,ΔDn]更新H(jω)参数，包括：
设第k次迭代为当前次迭代，所述当前次迭代中的增量为ΔC(k)和ΔD(k)，所述当前次迭代的误差平方和为
通过C(k+1)＝C(k)+v·ΔC(k)和D(k+1)＝D(k)+v·ΔD(k)对当前次迭代的参数C(k)和D(k)进行修正，v为乘积因子，0<v<1；
对分母多项式系数D(k+1)进行极点映射处理，获得调整过的分母多项式系数D′(k+1)，并使D′(k+1)满足极点映射处理后的误差平方和ε′(k)大于当前次迭代的误差平方和ε(k)；
根据所述调整过的分母多项式系数D′(k+1)更新H(jω)参数。
图5示出了本申请实施例提供的主动降噪方法，应用于上述图1所示的主动降噪系统，可由所述主动降噪系统的软件和/或硬件实现。如图5所示，该方法包括步骤S510至S520。各个步骤的具体实现原理如下：
所述主动降噪系统包括：参考麦克风、内部扬声器、和前馈滤波器；
S510，所述主动降噪滤波器通过所述参考麦克风接收外部噪声信号后，对所述外部噪声信号进行滤波，并将滤波后的信号进行相位反转，获得噪声抵消信号。
S520，通过所述内部扬声器播放所述噪声抵消信号。
所述主动降噪滤波器为采用以上各个实施例提供的所述主动降噪滤波器设计方法设计的的固定参数滤波器。该主动降噪滤波器可以为专用滤波器硬件实体，也可以为采用通用处理器或数字信号处理器运行计算机程序实现的滤波器。
为了更好地展示本申请的效果，给出如下具体的实例来验证本申请实施例提供的主动降噪滤波器设计方法设计的滤波器的效果。
在消声室中进行测试，内部扬声器播放1至5kHz的带限白噪声,采集多组数据进行次级路径估计。而后外部扬声器播放1至5kHz的带限白噪声，继续采集多组数据并基于估计的次级路径进行前馈滤波器求解，采用IIR滤波器拟合结果，使用2级二阶IIR滤波器级联进行拟合。
降噪效果通过在各个频率处，算法开启前后误差麦接收到的信号功率的比值进行评价，假设降噪算法开启和关闭时的误差麦克风信号分别为e(n)和c(n)，功率谱可表示为
主动降噪效果采用误差麦开启算法前后功率比值进行评价。记降噪开启和关闭时的误差麦克风信号分别为e(n),c(n)分别采用平均周期图法估计两信号的功率谱，
Pe(f)＝jFFT[e(n)]j2；
Pc(f)＝jFFT[c(n)]j2；
计算出功率谱值，并换算成dB值，
由于主动降噪算法主要针对低频噪声，因此取频率f的范围为20Hz<f<1kHz的SNR(f)，求平均计算平均降噪量NR，
NR＝E[JNR(F)j]；
其中，FFT[]为快速傅里叶变换，j为虚数单位。
计算获得本方法所设计的FIR滤波器在0到1kHz平均仿真降噪效果为30.98dB，如果我们同时得到次级路径与初级路径(参考麦到误差麦的信道)的维纳估计，根据公式(6)可计算得到前馈滤波器系数，我们把这种方法记为方法一。方法一在初级通道估计后求解得到的FIR滤波器在01kHz仿真降噪效果为28.73dB
本申请与方法一相比，只进行一次信道估计引入误差更小，因此具有更好的降噪效果。其对比图如图6所示，可以看到采用本申请实施例设计的前馈降噪滤波器的降噪效果，要优于以往在初级通道估计后求解滤波器的方法设计的滤波器。
接下来对该前馈滤波器进行IIR拟合，如图7所示，所得IIR滤波器仿真降噪效果为25.95dB。
在全消声室中，测试人员佩戴耳机采集算法开启前后误差麦克风数据，如图8所示，计算获得实际降噪效果为18.92dB。
由于计算出的FIR滤波器(前馈滤波器)阶数过高，本申请实施例提供一种将高阶FIR滤波器拟合为低阶IIR滤波器的方法，通过IIR滤波器对高阶FIR滤波器进行拟合降低计算复杂度以减少芯片占用。在进行拟合后，我们将IIR滤波器拆成多个二阶节，其二阶节的个数根据数据拟合情况而确定，继而由这些二阶节级联组成最终的滤波器。
本申请的一实施例提供了一种电子设备，该电子设备可以为主动降噪耳机、车载降噪设备或室内降噪设备。该电子设备包括上述各个实施例提供的主动降噪系统。
图9为本申请一实施例提供的电子设备的结构示意图。如图9所示，该实施例的电子设备D10包括：至少一个处理器D100(图9中仅示出一个)处理器、存储器D101以及存储在所述存储器D101中并可在所述至少一个处理器D100上运行的计算机程序D102，所述处理器D100执行所述计算机程序D102时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。该电子设备中还包含上述主动降噪系统的参考麦克风D103、内部扬声器D104和误差麦克风D105。该电子设备还包括前馈滤波器和/或后馈滤波器，前馈滤波器和/或后馈滤波器可以为专用滤波器硬件实体，也可以为采用通用处理器或数字信号处理器运行计算机程序实现的滤波器。如图9所示，该电子设备中的各个组成部件/单元可以通过总线D110通信，总线D110的类型不做具体限定。
所称处理器D100可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器D100还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器D101在一些实施例中可以是所述电子设备D10的内部存储单元，例如电子设备D10的硬盘或内存。所述存储器D101在另一些实施例中也可以是所述电子设备D10的外部存储设备，例如所述电子设备D10上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart MediaCard,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器D101还可以既包括所述电子设备D10的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器D101用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(BootLoader)、数据以及其他程序等，例如所述计算机程序的程序代码等。所述存储器D101还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random AccessMemory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/网络设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/网络设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种主动降噪滤波器的设计方法，其特征在于，应用于主动降噪系统，所述设计方法包括：
采集所述主动降噪系统的声路建模数据；
根据所述声路建模数据，获得所述主动降噪系统的前馈FIR滤波器参数；
根据所述前馈FIR滤波器参数，采用IIR滤波器逼近所述前馈FIR滤波器，获得IIR滤波器参数；
根据所述前馈FIR滤波器参数，采用IIR滤波器逼近所述前馈FIR滤波器，获得IIR滤波器参数，包括：
对所述前馈FIR滤波器参数wopt进行傅里叶变换，获得预设频率范围内的N个离散频率响应参数Wopt(jω),ω＝ω0,ω1,ω2,…,ωN-1；j为虚数单位，ω为频率；
设置所述IIR滤波器的频率响应函数G(jω)的零点个数为m和极点个数为n；m大于或等于1，n大于或等于1；
其中A0,A1,…,Am和B0,B1,…,Bn为待求滤波器参数；
定义代价函数E为
求解代价函数E关于IIR滤波器参数A0,A1,…,Am和B0,B1,…,Bn的微分方程组
得到IIR滤波器的初步参数AR0,AR1,…,ARm和BR0,BR1,…,BRn；
对所述初步参数的分母多项式系数BR0,BR1,…,BRn进行极点映射处理，获得调整过的分母多项式系数B′R(ω)＝B′R0,B′R1,…,B′Rn，得到调整过的IIR滤波器频率响应函数
以
为函数模型，以G′(jω)的参数作为初始解，以Wopt(jω)作为拟合数据点，采用高斯-牛顿迭代法对H(jω)参数进行更新迭代；
每次迭代时，根据高斯牛顿法计算出的迭代增量ΔC＝[ΔC0,ΔC1,...,ΔCm]和ΔD＝[ΔD0,ΔD1,...,ΔDn]更新H(jω)参数，直到H(jω)参数满足误差平方和
最小时，获得最优IIR滤波器参数。
2.如权利要求1所述的设计方法，其特征在于，所述主动降噪系统包括参考麦克风、内部扬声器、误差麦克风；
采集所述主动降噪系统的声路建模数据，根据所述声路建模数据，获得所述主动降噪系统的前馈FIR滤波器参数，包括：
采用所述内部扬声器播放带限白噪声，获取所述内部扬声器发送的第一次级路径输入信号ys(n)、和所述误差麦克风接收到的第一次级路径输出信号y′s(n)；根据所述第一次级路径输入信号ys(n)、和所述第一次级路径输出信号y′s(n)，对所述次级路径进行维纳估计，获得次级路径估计s′(n)；
所述主动降噪系统接收外部扬声器播放的带限白噪声，获取所述参考麦克风接收到的外部噪声信号x(n)、和所述误差麦克风接收到的第二次级路径输出信号y′p(n)；根据所述次级路径估计s′(n)、所述外部噪声信号x(n)、和所述第二次级路径输入信号y′p(n)，获得前馈FIR滤波器参数wopt。
3.如权利要求2所述的设计方法，其特征在于，采用所述内部扬声器播放带限白噪声，获取所述内部扬声器发送的第一次级路径输入信号ys(n)、和所述误差麦克风接收到的第一次级路径输出信号y′s(n)；根据所述第一次级路径输入信号ys(n)、和所述第一次级路径输出信号y′s(n)，对所述次级路径进行维纳估计，获得次级路径估计s′(n)，包括：
步骤S11，通过所述内部扬声器播放带限白噪声，测得所述内部扬声器产生的第一次级路径输入信号ys(n)、和所述误差麦克风接收到的第一次级路径输出信号y′s(n)；
步骤S12，采用Ryy＝E[y(n)yT(n)]获得所述第一次级路径输入信号ys(n)的自相关矩阵Ryy；其中E[]表示求取数学期望；
步骤S13，采用ryy′＝E[y(n)y′(n)]获得所述第一次级路径输入信号ys(n)和所述第一次级路径输出信号y′s(n)的互相关向量ryy′；
步骤S14，采用
获得所述次级路径估计s′(n)。
4.如权利要求2或3所述的设计方法，其特征在于，所述主动降噪系统接收外部扬声器播放的带限白噪声，获取所述参考麦克风接收到的外部噪声信号x(n)、和所述误差麦克风接收到的第二次级路径输出信号y′p(n)；根据所述次级路径估计s′(n)、所述外部噪声信号x(n)、和所述第二次级路径输入信号y′p(n)，获得前馈FIR滤波器参数wopt，包括：
步骤S21，所述主动降噪系统接收外部扬声器播放的带限白噪声；测得所述参考麦克风的接收到的外部噪声信号x(n)，和所述误差麦克风接收到的第二次级路径输出信号y′p(n)；
步骤S22，根据外部噪声信号x(n)和次级路径估计s′(n)，采用x′(n)＝s′(n)Tx(n)得到所述误差麦克风接收到的外部噪声估计x′(n)；
步骤S23，令空间噪声d(n)＝y′p(n)；
步骤S24，采用Rx′x′＝E[x′(n)x′T(n)]，获得所述外部噪声估计x′(n)的自相关矩阵Rx′x′；
步骤S25，采用rx′d＝E[x′(n)d(n)]获得所述外部噪声估计x′(n)和所述空间噪声的互相关向量rx′d；
步骤S26，采用wopt＝Rx′x′ -1rx′d，获得所述前馈FIR滤波器参数wopt。
5.如权利要求1所述的设计方法，每次迭代时根据高斯牛顿法计算出迭代增量ΔC＝[ΔC0,ΔC1,...,ΔCm]和ΔD＝[ΔD0,ΔD1,...,ΔDn]更新H(jω)参数，包括：
设第k次迭代为当前次迭代，所述当前次迭代中的增量为ΔC(k)和ΔD(k)，所述当前次迭代的误差平方和为
通过C(k+1)＝C(k)+v·ΔC(k)和D(k+1)＝D(k)+v·ΔD(k)对当前次迭代的参数C(k)和D(k)进行修正，v为乘积因子，0<v<1；
对分母多项式系数D(k+1)进行极点映射处理，获得调整过的分母多项式系数D′(k+1)，并使D′(k+1)满足极点映射处理后的误差平方和ε′(k)大于当前次迭代的误差平方和e(k)；
根据所述调整过的分母多项式系数D′(k+1)更新H(jω)参数。
6.一种主动降噪方法，其特征在于，应用于主动降噪系统，所述主动降噪系统包括：参考麦克风、内部扬声器、和主动降噪滤波器；
所述主动降噪滤波器通过所述参考麦克风接收外部噪声信号后，对所述外部噪声信号进行滤波，并将滤波后的信号进行相位反转，获得噪声抵消信号；
通过所述内部扬声器播放所述噪声抵消信号；
所述主动降噪滤波器为采用权利要求1至5任一项所述主动降噪滤波器设计方法设计的固定参数滤波器。
7.一种主动降噪系统，其特征在于，包括：参考麦克风、内部扬声器、和主动降噪滤波器；所述主动降噪滤波器为采用权利要求1至5任一项所述主动降噪滤波器设计方法设计的固定参数滤波器。
8.一种电子设备，其特征在于，包括权利要求7所述的主动降噪系统。
9.如权利要求8所述的电子设备，其特征在于，所述电子设备包括主动降噪耳机、或车载降噪设备或室内降噪设备。
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2020
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Also Published As
| Publication number | Publication date |
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